OpenCV 4基础篇| OpenCV简介
1. 什么是OpenCV
-
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
-
OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。
-
OpenCV的设计初衷是实现计算机视觉的自动化，帮助计算机去理解我们的世界，以便自动完成一些基本的任务。它提供了一系列的算法和工具，使得开发者可以更加便捷地实现各种计算机视觉应用。同时，OpenCV也支持多种硬件加速技术，如Intel的IPP和GPU加速，使得计算机视觉应用的性能得到了极大的提升。
-
网站一览：
- OpenCV官方网址：https://opencv.org/
- OpenCV Github 主页：https://github.com/opencv/opencv
- OpenCV Wiki 主页：http://code.opencv.org/
2. OpenCV的发展历程
- 1999年，OpenCV由英特尔公司研究员Gary Bradski在计算机视觉库Intel Image Processing Library（IPL）的基础上发起并创建。IPL是一个商业软件库，主要用于实时图像处理。OpenCV作为IPL的替代品，以开源的形式发布，并提供了与IPL兼容的接口。
- 2000年，OpenCV的第一个开源版本OpenCV alpha 3发布，并在同年12月发布了针对Linux平台的OpenCV beta 1版本。
- 2006年，OpenCV 1.0版本正式发布，支持Windows和Mac OS操作系统，并提供了基础的图像处理和机器学习算法。此后，OpenCV不断迭代更新，发布了多个版本，并逐渐增加了对新的操作系统、编程语言和硬件加速的支持。
- 2009年，OpenCV 2.0版本发布，开始使用C++作为主要编程语言，并提供了更加丰富的计算机视觉算法和函数库。同时，为了保持与旧版本的兼容性，OpenCV 2.x仍然保留了C语言的接口。
- 2014年，OpenCV 3.0版本发布，标志着OpenCV进入了一个新的里程碑。OpenCV 3.x版本在保留了2.x版本的基础上，增加了对新的计算机视觉算法和深度学习框架的支持，并提供了更加高效的硬件加速功能。
- 2018年，OpenCV 4.0版本发布，继续加强了对深度学习和计算机视觉领域的支持，并引入了更多的新特性和优化。
3. 为什么用OpenCV
- 功能强大：OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、边缘检测、特征检测、目标跟踪、物体识别、摄像头标定等。这使得开发者能够轻松应对各种复杂的计算机视觉任务。
- 跨平台：OpenCV支持多种操作系统，如Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等，使得开发者可以在不同的平台上开发和部署计算机视觉应用。
- 开源性：OpenCV是一个开源库，可以免费获取和使用。这为开发者提供了一个自由、开放的平台，可以自由地学习和探索计算机视觉技术。
- 易于学习：OpenCV提供了大量的示例代码和案例，帮助开发者快速上手并解决实际问题。此外，OpenCV的接口清晰、文档完善，使得开发者可以更加高效地使用它。
- 社区支持：OpenCV拥有一个庞大的用户社区，提供了丰富的资源和技术支持。开发者可以在社区中交流经验、解决问题，并获取最新的技术动态和更新。
4. OpenCV应用领域
- 计算机视觉：OpenCV在计算机视觉领域有广泛的应用，包括目标检测、图像分类、人脸识别、姿态估计、运动估计、光流估计等。
- 视频分析：OpenCV可用于视频分析任务，如视频跟踪、行为识别、动作识别等。
- 医学影像处理：OpenCV在医学影像处理方面也有应用，如医学图像分割、医学图像配准、医学图像增强等。
- 智能交通系统：OpenCV可用于智能交通系统，如车辆检测、车牌识别和行人跟踪等。
- 安防监控系统：OpenCV在安防监控系统中有着重要应用，如行为识别、目标追踪和异常检测等。
- 机器人视觉：OpenCV可用于机器人视觉领域，如障碍物检测、地标识别和自主导航等。
- 游戏开发：OpenCV也可以用于游戏开发，如虚拟现实、增强现实等。
- 工业检测：OpenCV在工业检测中也有应用，如缺陷检测、产品分类、机器视觉等。
- 其它：OpenCV还提供了各种图像处理和滤波函数，如图像平滑、边缘检测、图像增强等，可以应用于图像编辑、图像恢复等领域。同时，OpenCV还支持深度学习框架，可以实现图像分类、目标检测等任务，可以应用于人工智能、自动驾驶等领域。
5. OpenCV的功能模块
5.1 基本模块
class="table-box">| 模块 | 说明 |
|---|---|
| calib3d | 相机标定相关 |
| core | 核心功能模块，主要包含opencv库的基础结构和基本操作。 |
| dnn | 深度学习模块 |
| features2d | 二维特征检测点检测、描述、匹配等 |
| flann | 最近邻匹配、聚类等。 |
| gapi | 该模块对图像处理算法做了加速处理 |
| highgui | 图像显示、按钮、鼠标等操作。 |
| imgcodecs | 负责图像文件读写，如图像读取与保存 |
| imgproc | 图像处理函数 |
| ml | 机器学习相关算法 |
| objdetect | 目标检测，包括Cascade face detector; latent SVM; HOG等 |
| photo | 用于计算摄影处理和恢复照片的算法 |
| stitching | 图像拼接，利用图像特征点进行图像拼接 |
| video | 视频处理，包括背景分割、视频跟踪等 |
| videoio | 负责视频文件的读取和写入 |
评论记录：
回复评论：